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从文本生成知识图谱本体与模式，输出实体、关系和属性

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校验知识图谱数据与 schema 是否满足本体、RDF/OWL 或属性图约束并输出违规报告。

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根据图 schema 生成 SHACL、Cypher 与 RDF/OWL 约束定义

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通过 GSQL 与 REST++ 查询、加载并分析 TigerGraph 图数据

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生成暴露图数据库操作与查询的 REST API 端点代码

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生成可复用的 Cypher/SPARQL 图查询模板，覆盖节点、关系、路径与聚合

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将领域描述转换为 RDF/OWL 本体模式并输出 Turtle 序列化

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计算图的传递闭包并推断隐式关系，支持环检测与多种图算法。

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应用 RDF/OWL 本体规则对知识图谱推理，推导类成员与派生关系。

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分析 Cypher/SPARQL 查询，给出重写、索引与遍历优化建议。

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调试 Cypher/SPARQL 图查询，诊断语法、Schema、关系与性能问题并给出修正建议。

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为知识图谱提供声明式规则引擎设计，支持推导、约束、聚合与环检测。

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将自然语言问题翻译为 Cypher 或 SPARQL 图查询。

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生成图数据库多跳遍历查询的 Skill，支持 Cypher/SPARQL 与路径推理。

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在知识图谱中查找并解释实体间路径，支持最短路径、全路径、排序与解释生成。

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在知识图谱中追踪因果链，定位根因并评估下游影响。

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比较知识图谱 schema 版本差异，生成迁移计划与迁移脚本。

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根据领域描述生成 Neo4j 风格属性图 Schema，含节点标签、关系、约束与 Cypher 模…

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连接 RDF 三元组存储并执行 SPARQL 查询、更新与命名图管理。

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通过 Python 驱动连接 Neo4j，执行 Cypher 查询并管理图数据。

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通过 Gremlin 连接 JanusGraph 图数据库，执行查询、增删改与索引管理

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将 GraphQL schema 与查询翻译为 Cypher、Gremlin、SPARQL 并回映…

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从非结构化文本抽取实体与关系，输出三元组、图谱 JSON 等图结构数据

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生成将结构化数据映射为图三元组、节点的声明式映射 DSL 配置

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将 JSON 转换为 RDF 三元组和图结构输出。

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生成将原始数据抽取、转换并加载到图数据库或知识图谱的 ETL 流水线配置与实现脚本。

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从 CSV 生成图数据库加载脚本与三元组映射。

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连接 REST/GraphQL API，处理认证与分页并转换为图结构数据。

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